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본 연구에서는 영상의 분위기를 심층 합성곱 신경망을 통해 8 가지로 분류하고, 이에 맞는 배경 음악을 적용하여 동영상을 자동적으로 생성하였다. 수집된 이미지 데이터를 바탕으로 다층퍼셉트론을 사용하여 분류 모델을 학습한다. 이를 활용하여 다중 클래스 분류를 통해 동영상 생성에 사용할 이미지의 분위기를 예측하며, 미리 분류된 음악을 매칭시켜 동영상을 생성한다. 10겹 교차 검증의 결과, 72.4%의 정확도를 얻을 수 있었고, 실제 영상에 대한 실험에서 64%의 오차 행렬 정확도를 얻을 수 있었다. 오답의 경우, 주변의 비슷한 분위기로 분류하여 동영상에서 나오는 음악과 크게 위화감이 없음을 확인하였다.
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Y. Yan / 2015 / Deep learning for imbalanced multimedia data classification / 2015 IEEE International Symposium on Multimedia :483~488
M. K. Lee / 2017 / Emotion recognition system based deep learning / Journal of the Korean Society Of Broad Engineers :16~18
S. H. Kim / 2016 / Sentiment classification for videos using deep learning algorithms
James A. Russell / 1980 / A circumplex model of affect. / Journal of Personality and Social Psychology 39(6):1161~1178
D. H. Ko / 2017 / Face Verification based on Deep Convolutional Nerual Network / Journal of The Korean Institute of Information Scientists and Engineers
M. K. Lee / 2017 / Emotion recognition system based deep learning / Journal of the Korean Society Of Broad Engineers :16~18
S. H. Kim / 2016 / Sentiment classification for videos using deep learning algorithms
James A. Russell / 1980 / A circumplex model of affect. / Journal of Personality and Social Psychology 39(6):1161~1178
D. H. Ko / 2017 / Face Verification based on Deep Convolutional Nerual Network / Journal of The Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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